压制干扰（精选3篇）
压制干扰 篇1
西部探区的地表条件极为复杂, 激发、接受条件较差, 在地震资料的采集中普遍存在比较严重的线性干扰, 如浅层强能量的地表多次折射波和面波, 中、深层的强声波干扰以及频带很宽的地表直达波等, 极大的影响了资料品质, 如果解决不好会对后续的处理造成较大的影响, 严重时会在叠加剖面上出现假断层等现象。当线性干扰不强、变化不大时, 采用任意系统的去噪方法均能见到较好的效果, 但如果存在能量强、速度变化大的线性干扰时, 就需要多系统、多方法的联合应用来去除这类线性干扰。
1 Grisys系统的叠前线性干扰滤除 (RELNOI)
叠前线性干扰滤除是一个在炮集数据上滤除线性干扰的方法, 它根据线性干扰波与有效波之间在视速度、位置和能量上的差异, 在T-X域采用倾斜叠加和向前、向后线性预测方法确定线性干扰的视速度、分布范围及规律, 将识别出的线性干扰从原始数据中减去, 实现线性干扰波的滤除。该方法在实现时线性干扰波的识别由计算机自动完成, 被滤除的部分主要集中在干扰波覆盖的区域, 其它部分则不受影响[1]。但是对于速度较大的线性干扰, Grisys系统的叠前线性干扰滤除的去除效果不佳 (图1) 。
2 Omega系统的频率-波数域 (F-K) 倾角滤波技术
F-K域倾角滤波技术能用于从叠前数据或叠加数据中消除线性干扰, 它是根据线性干扰与有效波之间在视速度、频率和能量上的差异, 在F-K域将识别出的线性干扰并从原始数据中减去, 实现线性干扰的滤除[2]。当线性干扰的波形、能量、相位等特征一致性较好, 与有效波的差别较大时, F-K滤波会有较好的效果。但是, 对于能量强、变化大的线性干扰, 使用F-K域倾角滤波技术不能将有效波和干扰波完全分开, 去噪后还会残存一些线性干扰, 并且损失有效信号, 浅层的去噪效果也不佳 (图2) 。
3 Focus系统的低频线性干扰压制 (LFAF)
低频线性干扰压制技术是根据线性干扰与有效波在频率、空间分布范围的差异, 采用频率、速度相结合的方法压制线性干扰, 最大程度地保留有效信号。它应用适当的阵列响应, 根据指定的线性干扰的速度V、偏移距DX计算每一个干扰频率分量的有效组合长度, 在频率空间域频率与对应的组合长度窗函数进行褶积。由于它是人为指定去除线性干扰的速度、频率, 因此在面对速度变化大、与有效波频率相近的线性干扰时, 处理效果欠佳 (图3) 。
4 多系统联合应用压制线性干扰
各个系统压制线性干扰都有自己的优缺点, 因此多系统联合应用、取长补短可以更好的压制线性干扰。Grisys系统的叠前线性干扰滤除可以较好的压制能量强的线性干扰, 但是速度较大的线性干扰会有残留, 联合应用Focus系统的低频线性干扰压制技术, 在用一次波速度进行动校正之后 (此时有效波的速度接近无限大) , 人为指定较大的线性干扰的速度, 就可以较好的消除能量强、速度大的线性干扰, 而且将对有效波的损失降至最低 (图4) 。
5 认识与结论
(1) 线性干扰是西部复杂探区所存在的主要干扰之一, 进行线性干扰的压制是西部资料叠前处理的重中之重;
(2) 每个地区的线性干扰特征各不相同, 针对它们各自的特点及适应性, 选取合理的处理系统及去噪方法, 对于降低有效信息的损失至关重要;
(3) 不同处理系统既有其自己的优点, 也有其局限性。多系统联合应用进行线性干扰的压制能够发挥不同系统的优势, 从而提升资料品质。
摘要：线性干扰在地震记录上表现为相同或不同斜率的倾斜同相轴, 它与有效波的主要差异在于视速度和频带范围的不同。针对线性干扰的上述特点, 试验了Grisys、Omega、Focus系统的去噪方法, 最终确定了多系统联合应用压制线性干扰的方法, 并取得到较好的处理效果。
关键词：线性干扰,视速度,频带范围,多系统
参考文献
[1]王有新.应用地震数据处理方法, 石油工业出版社, 2009年2月
[2]许胜利, 林正良, 费永涛, 等.地震叠前线性干扰自动识别和压制技术, 油气地质与采收率, 2005.4, 12 (2)
频率波数域外源干扰压制方法探讨 篇2
随着社会经济的发展, 在野外地震资料采集过程中各种干扰噪音也是越来越多, 过往的车辆, 一些固定的矿产机械运作、风电场、煤矿, 甚至过往的人都可能是外源干扰产生的原因, 这种噪音经常会出现在单炮一定位置的记录中, 这种噪音干扰和地震震源有效信号在形态上有点相似, 表现为符合时距双曲线规律的倒置抛物线形态, 且能量较强, 难以有效的去除, 在室内处理过程中用滤波等常规噪声压制方法压制外源干扰效果通常达不到理想的处理效果。
1 方法原理
通过对外源干扰的分析, 这种干扰源在单炮上会出现在一定的范围内, 它的特点通常是有一定的主频和一定的视速度。频率波数域相干噪音衰减技术 (FXCNS) 主要利用有效波和干扰波在视速度和视频率的差别, 在频率-空间域消除干扰波。
FXCNS相干噪声压制的基本理论:
单炮记录d (t, x) 变换到F-X域可表示为:
其中S (w, x) 表示有效信号, C (w, x) 表示相干噪音, R (w, x) 表示随机噪音。
FXCNS预测相干噪音是在给定频率的数据上进行的, 根据最小平方误差准则, 分别估计每个频率wi的相干噪音。
其中f (wi, xn) 为延迟算子, a (wi, xn) 为加权函数, f (wi, xn) a (wi, xn) 是相干噪音项。
FXCNS压制想干噪声建立在以下假设条件下:
(1) 干扰波同相轴近似为线性。
(2) 干扰波视速度和频率区别于有效波。
FXCNS压制相干噪声时, 首先按方位角重新划分数据并按偏移距重新排列, 增强线性干扰的相干性, 每个方位角的数据单独处理。
FXCNS模块的主要参数:影响FXCNS处理效果的主要因素:
(1) 频率范围
(2) 速度范围
(3) 方位角划分的个数
(4) 间距
(5) 迭代次数
(1) 线性干扰的相干程度
(2) 偏移距分布状况
(3) 道间距
(4) 参与运算的道数
2 实现过程分析
要想有效去除外源干扰噪音, 最重要的还是从干扰源本身的特征出发, 对干扰源做针对性的分析, 这样才能达到理想的去除效果。以西部某二维测线的单炮为例, 该工区由于周边有风力发电场、煤矿比较多, 所以外源干扰作为一种比较常见的干扰源在单炮上普遍发育, 表现为符合时距双曲线规律的倒置抛物线形态, 且能量相对较强, 不易去除, 严重影响单炮的资料品质。为了更好了解外源干扰的特征, 我们选取了一条过煤矿的单炮为例进行分析 (图1) 通过对单炮外源干扰源的频谱、视速度和倾角的分析, 该干扰源在位置上比较固定, 且有一定的主频和视速度, 符合频率波数域相干噪音衰减技术去噪的原理, 该技术主要利用有效波和干扰波在视速度和视频率的差别, 在频率-空间域消除干扰波。利用频率波数域相干噪音衰减技术根据外源干扰波和有效信号在频率和视速度的不同进行去除。
3 应用效果分析
图2是西部一条过煤矿的外源干扰影响较为严重的二维测线的单炮和采用频率波数域相干噪音衰减技术去除噪音后的单炮对比, 从外源干扰去除前后的单炮对比中可以看出, 该方法对外源干扰有很好的压制作用, 有效信号得到较好的恢复, 资料的信噪比有了很大的提高, 但是还有些轻微的残留噪音, 对资料的品质有一定的影响。
4 结语
在野外采集过程中, 外源干扰作为一种常见的干扰源其特征呈现多样化, 不同干扰源产生的外源干扰有其自身的频率、视速度、角度特征等, 需要对噪音干扰进行针对性的分析, 可以较好的对外源干扰进行有效压制, 才能达到预期的处理效果, 提高资料的信噪比。当然, 在资料处理中可以用多域复合去噪技术会达到更好的处理效果, 使用单项技术虽然能取得一定效果, 但是难以全面去除。
参考文献
[1]万欢, 但志伟, 冯全雄.海上地震勘探外源干扰快速压制方法[J].工程地球物理学报, 2010, 2:11-14.
压制干扰 篇3
假目标干扰是通过产生与真实目标相似的回波来增加敌方雷达发现、跟踪真实目标的难度。在一般的假目标干扰中,由于所产生的干扰位置相对固定,干扰较容易被识别和处理。而多假目标干扰是通过非固定时延来产生距离相对随机且数量繁多的假目标信号,从而具有更好的干扰效果。多假目标干扰在现代电子战中应用日益广泛,当假目标数目很多时,干扰将布满整个重复周期,雷达将无法有效辨别区分真实目标信号和假目标干扰信号,从而造成大量的虚警或漏报,以达到干扰敌方的效果[1,2]。
1 雷达信号处理系统仿真
文中利用Matlab仿真工具对脉冲多普勒雷达系统的动态工作过程进行了仿真研究,图1给出了雷达信号处理系统的仿真流程图。
仿真实例中,分别采用脉宽为10 μs,带宽为2 MHz的线性调频信号及13位巴克码信号为输入信号进行雷达回波信号仿真,假设某脉冲多普勒雷达脉冲重复频率Tr=16 kHz,多普勒频率为fd=7 kHz,目标位置为tmobj=20 μs。叠加了带宽与信号带宽相同的有色噪声。图2为线性调频信号的信号回波波形,以及脉压处理后的结果。
图2所示为产生的理想回波信号时域波形图,其中有16个脉冲重复周期,并且展示了对单个周期理想回波信号进行脉冲压缩后的结果。
2 多假目标压制干扰产生及仿真
2.1 假目标的产生
文中主要采用距离欺骗假目标及速度欺骗假目标,下面以线性调频信号为例,介绍这两种假目标的产生。
产生距离欺骗假目标的基本思想是:干扰机将截获到的雷达射频线性调频信号,经过一个时间延迟Δt后发射回去。这种方式每复制一次雷达信号,就可以产生一个距离假目标。产生速度欺骗假目标基本原理是:根据接收到的雷达信号,同时转发与目标回波多普勒频率fd不同的若干个干扰信号
以图2中的线性调频信号为例,雷达发射线性调频脉冲信号脉宽10 μs,回波信号中真实目标的位置为tmobj=20 μs。真实目标为动目标,其多普勒频率为fd=7 000 Hz,雷达回波信号叠加了带宽与信号带宽相同的有色噪声,共有16个脉冲重复周期,脉冲重复频率Tr=16 kHz,下面产生少量假目标,来验证仿真结果是否符合理论推导[4]。
选定假目标的延迟时间间隔为5 μs,产生3个等间隔延时的假目标,即其位置分别为25 μs,30 μs,35 μs并且设定其为静止目标,即fdj=0,将假目标干扰信号与真实目标回波信号叠加[5,6]。
由仿真结果可以看到,如图3在距离维,假目标干扰信号的位置依次比真实目标延迟5 μs,10 μs,15 μs,符合一开始给定的延迟时间间隔。由图3所示,3个假目标的多普勒频率均为0,即假目标为静止目标。从仿真看出,产生的假目标干扰信号与真实目标回波信号,得到的假目标干扰效果与理论相符。
2.2 多假目标压制干扰
如图3所示,在一般的假目标干扰中,假目标信号是通过对雷达脉冲进行固定的时延转发产生的。由于所产生的干扰位置和参数相对固定,干扰较容易被识别和相关处理掉。而多假目标干扰是通过非固定参数距离欺骗及速度欺骗来产生距离,多普勒频率参数相对随机且数量繁多的假目标信号,从而具有更好的干扰效果。以下为对线性调频信号进行多假目标干扰仿真并验证结果。
信号脉宽为10 μs;带宽为2 MHz;雷达脉冲重复频率Tr=16 kHz;多普勒频率为fd=7 kHz;目标位置为tmobj=20 μs。图6所示为无假目标干扰情况下,线性调频信号经过雷达信号处理器后MTD的结果图[7]。
产生多假目标干扰与雷达回波信号叠加,假目标数目为30个,其中在整个脉冲周期等间隔的产生假目标距离欺骗干扰,延时间隔1.75 μs,设置其中10个干扰假目标为静止目标,即多普勒频率为0,其余假目标为动目标,动目标的多普勒频率以1 000 Hz间隔在区间[1 kHz,16 kHz]产生,干扰信号的强度随机为真实目标的0.5～1.5倍,图4所示为多假目标干扰后的处理结果。
图4中 20个速度欺骗假目标的多普勒频率以1 kHz等间隔产生,在距离维上,距离欺骗产生假目标以1.75 μs为间隔等间隔分布在整个脉冲周期内。30个假目标信号全部通过恒虚警的检测,此时雷达将无法分辨20个运动假目标与真实的目标,与一般假目标干扰相比,多个相似回波的出现使得真实目标的回波被有效掩盖,敌方雷达难以分辨回波的真伪,回波数量的增加也使敌方雷达的目标跟踪负担增大,甚至导致雷达检测系统的过载。
3 结束语
文中对多假目标压制干扰的研究,建立在Matlab仿真的基础上,多假目标干扰的特色就在于“多”,其在雷达单位周期内产生的假目标布满整个重复周期,使雷达难以正确检测到真正的目标信号,降低了干扰被识别和处理的概率,文中只对理想状况下回波进行了理论分析及简单的雷达信号处理器仿真,并最后得到多假目标干扰的效果。
参考文献
[1]丁鹭飞,耿富录.雷达原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,1995.
[2]赵国庆.雷达对抗原理[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999.
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[4]张直中.雷达信号的选择与处理[M].北京:国防工业出版社,1979.
[5]吴顺君,梅晓春.雷达信号处理和数据处理技术[M].北京:电子工业出版社,2008.
[6]魏选平,姚敏立,张周生,等.脉冲压缩雷达原理及其Matlab仿真[J].计算机科学与技术,2008,26(4):36-38.
[7]胡鹏,李敬辉,黄高明.MTD雷达系统仿真及其抗干扰性能分析[J].航天电子对抗,2008,24(6):